tcp和udp的区别

TCP 和 UDP 的区别 前言 UDP TCP TCP 的三次握手 TCP 四次挥手 累计确认 顺序问题和丢包问题 流量控制的问题 拥塞控制的问题 总结及面试问题 前言 前端的面试中经常问的 TCP 和 UDP 的区别,网上也有好多内容,比如 TCP 和 UDP 的区别 TCP 是面向连接的,UDP 是面向无连接的 UDP程序结构较简单 TCP 是面向字节流的,UDP 是基于... 阅读详情

TCP的优点: 可靠,稳定 TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前,会有三次握手来建立连接,而且在数据传递时,有确认、窗口、重传、拥塞控制机制,在数据传完后,还会断开连接用来节约系统资源。 TCP的缺点: 慢,效率低,占用系统资源高,易被攻击 TCP在传递数据之前,要先建连接,这会消耗时间,而且在数据传递时,确认机制、重传机制、拥塞控制机制等都会消耗大量的时间,而且要在每台设备上维护所有的传输连接,事实上,每个连接都会占用系统的CPU、内存等硬件资源。 而且,因为TCP有确认机制、三次握手机制,这些也导致TCP容易被人利用,实现DOS、DDOS、CC等攻击。

UDP的优点: 快,比TCP稍安全 UDP没有TCP的握手、确认、窗口、重传、拥塞控制等机制,UDP是一个无状态的传输协议,所以它在传递数据时非常快。没有TCP的这些机制,UDP较TCP被攻击者利用的漏洞就要少一些。但UDP也是无法避免攻击的,比如:UDP Flood攻击…… UDP的缺点: 不可靠,不稳定 因为UDP没有TCP那些可靠的机制,在数据传递时,如果网络质量不好,就会很容易丢包。 基于上面的优缺点,那么: 什么时候应该使用TCP: 当对网络通讯质量有要求的时候,比如:整个数据要准确无误的传递给对方,这往往用于一些要求可靠的应用,比如HTTP、HTTPS、FTP等传输文件的协议,POP、SMTP等邮件传输的协议。 在日常生活中,常见使用TCP协议的应用如下: 浏览器,用的HTTP FlashFXP,用的FTP Outlook,用的POP、SMTP Putty,用的Telnet、SSH QQ文件传输 什么时候应该使用UDP: 当对网络通讯质量要求不高的时候,要求网络通讯速度能尽量的快,这时就可以使用UDP。 比如,日常生活中,常见使用UDP协议的应用如下: QQ语音 QQ视频 TFTP ……

有些应用场景对可靠性要求不高会用到UPD,比如长视频,要求速率

小结TCP与UDP的区别:

1.基于连接与无连接;
2.对系统资源的要求(TCP较多,UDP少);
3.UDP程序结构较简单;
4.流模式与数据报模式 ;

5.TCP保证数据正确性,UDP可能丢包,TCP保证数据顺序,UDP不保证。

TCP和UDP总结(区别、优缺点、应用实例) TCP和UDP的区别和优缺点以及应用实例 TCP和UDP区别总结: TCP面向连接,UDP是无连接的 TCP在开始数据传输之前要经过三次握手,UDP却不需要任何准备即可进行数据传输,因此UDP不会引入建立连接的时延 TCP提供可靠的服务,UDP尽最大努力交付,即不保证可靠交付 TCP传输数据具有重传机制,如果在传输数据的过程中发生丢包事件,发送方会重传丢失的分组,所以TCP保证发送的分组一定能到... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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